基于人工神经网络的计算机网络中的攻击检测
如今,计算机安全非常重要,对于网络管理员或安全人员而言,要检测出正在攻击的计算机以及入侵源非常困难.伴随人工神经网络的入侵检测系统的出现,此类攻击的检测变得更加有效.神经网络具有学习以及能够对数据进行分类的优势,应用弹性传播神经网络检测模拟攻击的研究成为一项重要的手段.该文提出的研究方法包含数据预处理模块和神经网络模块,数据预处理模块执行归一化数据功能,而神经网络则对每个连接进行处理和分类以找出攻击.经过文中研究方法的结果与现有方法进行比较,我们可以发现人工神经网络检测具备很好的优势.
计算机安全;人工神经网络;弹性传播
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TP393(计算技术、计算机技术)
2021-08-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
91-92,97